一种基于机器学习模型的汽车风阻优化设计方法

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一种基于机器学习模型的汽车风阻优化设计方法
申请号:CN202511191279
申请日期:2025-08-25
公开号:CN120850463A
公开日期:2025-10-28
类型:发明专利
摘要
本发明涉及汽车设计技术领域,具体公开了一种基于机器学习模型的汽车风阻优化设计方法,包括:收集不同车型的数据,并进行清洗和标准化处理;构建风阻预测模型,使用预处理后的数据训练模型,通过调整模型参数使预测误差最小化;选取关键设计变量,确定其变化范围,并构建参数化模型;在设计变量空间选取样本点,生成对应几何模型,计算风阻系数并建立样本点数据库;将样本点数据分为训练集和测试集,优化机器学习模型,结合优化算法搜索最优解,通过增加样本点迭代更新模型,直至满足精度要求;确定最优设计变量组合,生成优化后的汽车几何模型并通过CFD仿真验证,输出包含详细参数和优化结果的设计方案。
技术关键词
优化设计方法 机器学习模型 变量 样本 拉丁超立方抽样 优化机器学习 车辆运行状态 参数 敏感性分析算法 预测误差 空气动力学理论 汽车空气动力学 机器学习算法 误差修正模型 风洞试验数据 汽车设计技术 控制点